请简述艾森克人格问卷的理论模型（即问卷的维度）。

答案：艾森克认为人格类型由三个基本维度组成，即内倾一外倾、神经质和精神质，并根据这一理论编制了艾森克人格问卷，共包括四个分量表：①E量表（内-外倾），高分表示性格外向，可能好交际，渴望刺激和冒险，情感易于冲动；低分表示人格内向，可能好静，富于内省，除亲密朋友外，对一般人缄默冷淡，不喜欢刺激，喜欢有秩序的生活方式。②N量表（神经质），又称“情绪稳定性”，反应的是正常行为，并非指神经症。高分者可能常常焦虑、担忧、郁郁不乐、忧心忡忡，有强烈的情绪反应，以致出现不够理智的行为；低分者情绪反应缓慢而轻微，易于恢复平静，性情温和，善于自我控制。③P量表（精神质），并非指精神病，在每个人身上都存在。高分者可能表现为孤独、冷酷、敌视、怪异等偏于负面的人格特征；低分者能与人相处，态度温和，善解人意。④L量表（说谎量表），最初被用来测量说谎倾向，亦即承担效度量表的功能，但后来发现也可以作为一种人格特征，反映被试的社会朴实或幼稚水平。

阐述mbti性格理论的四维八极模型的内容是

内向型(I)：

1享受待在家中，经常是一个人独处，喜欢阅读、写作、思考或休息。

2只有少数亲近的朋友或者认识的人很少。

3不太多话，或者是突然在短时间内说一大串话，然后就累了。

4通过一个人度过安静的时光以自我充电。

5参加社交活动时，习惯于早到早退。

外向型(E)：

1喜欢和一大群朋友或认识的人参加定期的社交活动。

2喜欢将时间花在外头，因为那里有很多机会与人们互动。

3喜欢说很多话。

4从社交互动中取得能量。

5倾向于最后一个离开社交活动。

直觉型(N)：

1喜欢使用暗喻、类比和图文来沟通。

2很少满意于事物的现况，总是努力改进世界。

3偏好思考、阅读、谈论未来、发现新事物和了解生命的可能性。

4不太擅长于实际的事情，例如使账本收支平衡；偏好执行想象式的工作，如：写对仗工整的诗，或创造一个伟大的概念。

5喜欢抽象式的幽默，例如双关语。

感觉型(S)：

1喜欢在沟通中引用现成的可看见的具体事实、统计数字和概念。

2接受生活的表面价值，并且相信“你所看到的就是你所拥有的”。

3偏好思考、阅读、谈论：实务的、具体的和“当下”的题材。

4擅长于生活中的细节和务实面，对于梦想家们谈论的遥不可及的题材并不太感兴趣。

5喜欢实际的喜剧，通常是务实的笑话、尴尬的失误和闹剧。

情感型(F)：

1喜欢谈论关于感觉、感情关系和个人的话题。

2避免争端和激烈的辩论，因为不希望任何人的感觉被伤害。

3当人们需要情感支持时，他/她可以马上知道。

4必须在一段谈话结束时，觉得对方喜欢并支持他/她，同时认为双方会因有过沟通而变得更亲近。

5对热忱、风度好的人印象特别好。

思考型(T)：

1看起来有点疏离和没有感情，同时似乎对与他人在情感层面的互动不太感兴趣。

2喜欢有激发性和有争议性的辩论，以练习分析性的思维，并不会以私人的态度看待这些讨论。

3特别擅长发现人们任性的时候。

4往往希望确定：交谈中已经交换了有价值的信息，且沟通的深层目的已经达到了。

5喜欢聪明的人。

知觉型(P)：

1喜欢在沟通中快速地切换话题。

2总是改变计划，你永远不知道他/她什么时候会出现。

3通常都会迟到。

4往往有些邋遢或杂乱无章(也许从其他人的眼光看来)。

5喜欢同时进行多件事情，但不一定都会完成它们。

判断型(J)：

1喜欢在开始另一个话题之前，完全结束前一个话题。

2喜欢执着于一个固定的日程计划，通常可以在固定的时间看到他/她。

3约会很少迟到。

4完美主义。

5喜欢一次进行一件工作直到完成。

综述情绪智力问题

，情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列情绪的、人格的和人际能力的总和。他认为情绪智力是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素，直接影响人的整个心理健康[15]。Bar-on提出，情绪智力由个体内部成分、人际成分、适应性成分、压力管理成分、一般心境成分等五大主成分构成，其中，个体内部成分包含情绪自我觉察、自信、自我尊重、自我实现和独立性五种相关能力；人际成分包含共情、社会责任感和人际关系三种相关能力；适应性成分包含现实检验、问题解决和灵活性三种相关能力；压力管理成分包含压力承受和冲动控制两种相关能力；一般心境成分包含幸福感和乐观主义两种相关成分。这样，由五大主成分和15种相关能力组成了情绪智力系统[16]。Bar-on认为这15种能力是情绪智力最稳定、最有效的成分，对个体总的情绪幸福和应对生活的能力起决定作用。

三、情绪智力的研究方法与测量

　　 （一）情绪智力的研究方法

　　 在情绪智力研究开展的早期，曾出现过只强调经验范式而缺乏实证研究的现象。随着情绪智力研究地逐步深入，其研究方法已呈现出多样化趋势并取得了相当的成果。如罗森塔尔设计的了用来衡量辨别他人情绪特征能力的非言语敏感测验(简称PONS)；Walter Mischel设计出果汁软糖实验来分析控制冲动、延缓满足、抵制诱惑的水平对将来成功的影响；Seligman塞利格曼根据这种观点设计了乐观态度测验，进而将这项测验应用于人才的选拔。在人工智能的研究中，“情绪智力”倍受关注。其始创人Picard教授认为，要使计算机真正智能化，适合人的需要并能自然地与人互动，就必须使它们具备识别和表达情绪的能力，即人工智能要具备被称作“情绪智力”的东西[17]。虽然情绪智力的人工智能研究刚起步，但已显示出令人兴奋的前景。情绪智力研究方法的多样性、前沿性另人欣慰，但仍存在一些不足，最主要的就是重定性研究而轻定量分析。

　　 （二）情绪智力的测量

　　 1．Schutle的EIS量表

　　 情绪智力量表(EIS)是Schutle等人根据Salovey和Mayer(1990)的情绪智力模型开发的一份自陈问卷。它共有33项，可用于评估人们对自己以及他人情绪的感知、理解、表达、控制和管理利用的能力。此量表的高分者通常更为积极、更能克制冲动、更清楚地表达自己的感受、更好地恢复、较少的情感障碍和抑郁、更富有同情心、更能自我监控。

　　 2．多因素情绪智力量表（MEIS）

　　 该量表是Mayer等人于1998 年编制的， 1999 年他们又发表该量表的修订版[12]。该量表是能力测验而非自陈测验。该量表以行为表现为基础，测量被试觉察情绪、鉴别情绪、理解情绪和控制情绪。它包括的四个维度十二项任务分别是：感知情绪(4项任务)、同化情绪(2项任务)、理解情绪(4项任务)和控制自我情绪(2项任务)。该量表有整体评分和专家评分两种评分方法。此量表的结构效度、聚合效度和区分效度都很高， 尚无预测效度的报告。修订版与旧版的不同之处在于，旧版把多数人一致性作为正确答案的指标，修订版则把专家打分作为评判的标准。为了再次改进修订后的MEIS，Mayer、Salovey及Caruso等人又编制出了MSCEIT V10 和MSCEIT V20。MSCEIT是一个基础能力量表，共有141 个自陈项目，适用于17 岁以上的人群。该量表旨在测量人们执行任务、解决情绪问题的质量和程度，而不是依赖个人对自己情绪技能的主观评估来计分。

　　 3．情绪智力调查表（ECI）

　　 该量表是Goleman等人根据Goleman1998年提出的精练后的情绪智力模型编制的，它可以测量该模型提到的4个因素20种能力。该量表有很高的内容效度，但到目前为止还没有有关此量表的预测效度的研究。ECI包含了Goleman情绪智力模型的所有内容，是一种比较完整的情绪智力评价工具。该量表的使用要求也较严格，使用者须经过专门的培训，合格后方能对施测结果给予正确解释与指导。ECI可以全方位评估个人和团体的情绪能力。

　　 4．情商问卷（EQI）

　　 EQI也叫《Bar-on情商量表》，它是Bar-on于1997年编制并出版的量表。该量表是国际上著名的心理量表之一。它包括5个主成分量表(其中包含15个分量表)和2个效度量表，共133个题目。其中主成分量表有：内省量表、人际量表、适应性量表、压力处理量表、总体情绪量表。效度量表则分别是乐观印象和悲观印象。EQI具有较高的内部一致性信度、重测信度、聚合效度和区分效度[18]。该量表出版后，得到广泛认可和应用，目前已被应用于心理咨询与治疗、人力资源、人格、学习能力等多种领域，被共认为是第一个标准化的情绪智力量表[19][20][21]。

　　 5．工作能力量表-Ei版（WPQei）

　　 WPQei用来测量个人的能力和素质，它以情绪智力的概念模型为基础，包括七个成分:创新，自我意识，直觉，情绪，动机，移情，社会技能。共有84个题项。员工在工作中可以把量表中的信息与自己的实际工作情况结合起来，有目的的提高自己的情绪管理能力。

　　 除了上述量表之外，我国已有学者将Darwin B Nelson 和Gary R Low 两位博士于1998 年编制的情绪技能问卷翻译和修订成中文版并投入试运行[22]。

　　 三、小结

　　 随着情绪智力受关注的程度不断提高，情绪智力的研究无论在理论上还是应用上将进一步深入，Bar-on宣称:“EQ时代已经开始了”[9]。情绪智力的研究已经取得了很大的进展，但毕竟对情绪智力正式研究的时间还不长，还有许多问题有待解决。如文章开头所提到的学界如何才能给情绪智力一个统一的概念？到底是学院派的能力模型理论更有说服力，还是实务派的混合模型理论更好，抑或二者相结合的为最佳，再或还有其他的理论模型有待发现？如何培养和提高情绪智力？要回答这些问题，就需要进一步对情绪智力的定义、理论、结构、研究方法、测量方法、应用进行探究。同时对情绪智力研究可能会呈现的趋势进行展望和预测：情绪智力研究方法和测量方法将在多样化的基础之上不断发展，情绪智力量表的社会实用性研究将成为学界的研究热点，学者专家们将研究形成中国自己本土化的情绪智力理论及量表。

情绪两维理论认为,情绪由效价和唤醒程度两个维度构成。

两因素情绪理论，沙赫特与辛格认为，对于特定的情绪来说，有两个因素是必不可少的，即认知标记与生理唤起。

两因素情绪理论的体现：

1个体必须体验到高度的生理唤醒，如手心出汗、心率加快等。

2个体必须对生理的变化进行认知性的唤醒。

将上述理论转化为一个工作系统，统称为情绪唤醒模型，即情绪是由认知过程（期望）、生理状态与环境因素在大脑皮层中整合的结果。

这个系统包括三个亚系统：

一、对外界信息进行知觉分析。

二、在长期生活中积累对外部产生影响的内部模式，包括对过去、现在、未来的期望。

三、现实情境的知觉分析与基于过去经验的认知加工间的比较系统，即认知比较器。是该模型的核心部分能够激活神经系统并与效应器官相联系。情绪释义为人从事某种活动时产生的兴奋心理状态，或指不愉快的情感，泛指感情，缠绵的情意、劲头、情况、端绪。

情绪是人的内心世界外在表达方式：包括肢、语言、动作、态度、声音，一般有：喜、怒、哀、乐、愁。情绪与情感在心念思维中区别是：人之任何的情绪，都是他内心的情感，在“可见”的形式下寻求的表达。

情绪智力模型是由美国耶鲁大学的萨洛维和新罕布什尔大学的玛依尔提出的，是指个体监控自己及他人的情绪和情感，并识别、利用这些信息指导自己的思想和行为的能力。

换句话说，情绪智力也就是识别和理解自己和他人的情绪状态，并利用这些信息来解决问题和调节行为的能力。在某种意义上，情绪智力是与理解、控制和利用情绪的能力相关的。

目前情绪智力理论

主要有三种:Salovey和Mayer、Bar-On、Danial Goleman的清绪智力理论模型。Salovey和TMlayer的清绪智力概念和理论摸型190年Mayer-Salovey提出了情绪智力的概念。

他们给情绪智力下的定义是情绪智力是社会智力的一部分，包括区分和调节自己与他人的情绪，以及运用青绪信息引导思维的能力。

哈佛大学心理学家Daial Goleman把情绪智力定义为了解自身感受，控制冲动和恼怒，理智处事，面对考验时保持平静和乐现心态的能力，这些能力可概括为五个方面认识自己情绪、管理自己情绪、自我激励、认知他人情绪和妥善处理人际关系的能力。

Bar- on的清绪智力棚念及理论模型1997年，Bar-on提出，情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列青绪的、人格的和人际能力的总和，他认为情绪智力是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素，直接影响人的整个心理健康。

23年，Bar on进一步指出，情绪智力是影响有效应寸环境要求的一系列情绪的社会的知识和能力。Bar-on的理论模型由五大维度组成个体内部成分，人际成分，适应性成分，压力管理成分，一般心境成分。

自尊的多维度等级模型是指自我概念中的不同方面或维度，可以在不同程度上影响一个人的自尊感。

一般认为，自尊有两个主要维度：情感性自尊和认知性自尊。

情感性自尊是指个体对自己情感上的态度和评价，例如对自己的喜爱和价值感。它主要涉及情感和价值层面的感受和评价。

认知性自尊则是指个体对自己认知能力的态度和评价，例如对自己的智力、技能和能力的评价。它主要涉及认知和能力层面的感受和评价。

除此之外，还有一些其他的自尊维度，如社交自尊、体能自尊、外貌自尊等等。这些维度也可以影响一个人的自尊感，尽管它们的影响可能不如情感性和认知性自尊那么显著。

在自尊的多维度等级模型中，不同的自尊维度可以在不同程度上影响一个人的自尊感。因此，一个人的自尊感可能在某些维度上很高，而在其他维度上可能较低。

行为维度，态度维度。

AR模型的两个维度是行动、态度、关系三个英文单词的首字母缩写，分别对应以下两个维度：行为维度：指个体在特定情境下采取的具体行为表现，态度维度：指个体对于特定对象的态度和情感倾向。

行为维度和态度维度是BAR模型的核心概念，通过研究个体在不同情境下的行为和态度，可以更好地理解其消费行为和决策过程。

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

情感——人际通信交流的重要手段

情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。

情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。

概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。

情感可以测量应用深远广阔

情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。

确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。

情感是一种内部的主观体验，但总是伴随着某种外部表现，即表情。面部表情、姿态表情、语调表情三种表情被称之为体语，构成了人类的非言语交往方式。面部表情是指通过眼部、颜面和口部肌肉的变化来表现各种情感状态。面部表情不仅是人们常用的较自然的表现情感的方式，也是人们鉴别情感的主要标志。研究表明，人脸的不同部位具有不同的表情作用，例如，眼睛对表达忧伤最重要，口部对表达快乐与厌恶最重要，前额能提供惊奇的信号，而眼睛、嘴和前额等对表达愤怒很重要。使用特定的仪器可以对面部的微小表情变化进行研究，甚至可以区分真笑和假笑：人在真笑时面颊上升，眼周围的肌肉堆起，大脑左半球的电活动增加；而人在假笑时仅有嘴唇的肌肉活动，下颚下垂，大脑左半球的电活动不明显。脸部运动编码系统facs通过不同编码和运动单元的组合，可以在脸部形成复杂的表情变化，其成果已经被应用于人脸表情的自动识别与合成。还有mpeg-4 v2视觉标准，定义了3个重要的参数集，即人脸定义参数、人脸内插变换参数和人脸动画参数，其表情参数具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。目前面部表情的研究侧重于对三维图像的更细致的描述和建模，也注重使用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，以达到生动的情感表达效果。

人的姿态即身体表情，一般伴随着交互过程而发生变化，并表达着一些信息。而语调表情是通过语音的高低、强弱、抑扬顿挫来表达说话人的情感。在人际交往中，语音是人们最直接的交流通道。通过语音人很容易就能感受到对方的情感变化，就像“你真行!”这句话，既可以表示赞赏，也同样可以表示讽刺或妒忌。情感语音研究目前主要侧重于情感的声学特征的分析。语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来（如当一个人发怒时，讲话的速率可能变快，音量变大，音调变高等），但也可同时通过一些音素特征（如共振峰、声道截面函数等）表现出来。中国科学院心理研究所、中国科学院自动化研究所、清华大学计算机系等机构都在从事相关研究。

在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电eeg等。生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。

情境化是人机交互研究中的新热点

情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。

欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时imec的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。

情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。

显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

电脑能像人一样具有情感

计算智能领域“百花齐放”，进化计算、遗传算法、混沌理论、粗集理论、情感计算、免疫计算等研究方兴未艾。不少人都翘首以盼，计算机会变得越来越聪明，在不久的将来，电脑就能像人一样具有情感，与人进行自然、亲切和生动的智能交互。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。情感计算研究将不断加深对人的情感状态和机制的理解，并提高人机界面的和谐性，即提高计算机感知情境、理解人的情感和意图并做出适当反应的能力。

目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。在电子商务领域，在设计购物网站和股票交易网站等时能充分利用人的情感因素的作用，以改变客流量。多模式的情感交互技术能构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景，而机器人、智能玩具、游戏等产业则能构筑出更加拟人化的风格和更加逼真的场景。

展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。